L’intelligenza artificiale mette le aziende davanti a un’enorme opportunità che si traduce in maggiore efficienza dei processi e competitività sul mercato. Allo stesso tempo, però, l’adoption di soluzioni di AI comporta necessariamente da parte delle imprese un cambio di paradigma e una presa di coscienza su quelle che sono le implicazioni etiche legate all’integrazione di queste moderne tecnologie all’interno dei propri ambienti.
Abbracciare una cultura dell’innovazione significa infatti prestare particolare attenzione sia agli aspetti etici che alle competenze tecniche, indispensabili per garantire la messa a punto di architetture accurate e prive di bias, nel momento in cui le persone si interfacciano a queste macchine.
Come intraprendere un percorso di trasformazione aziendale con l’AI generativa
Proprio per questo motivo, riteniamo che il modo migliore per intraprendere un percorso di trasformazione digitale con l’impiego di tecnologie di AI generative sia l’approccio consulenziale, completo di una fase iniziale di assessment per determinare con cura i servizi e l’implementazione di soluzioni in grado di garantire la massima sicurezza e tutela dei dati e delle informazioni.
Un approccio di tipo consulenziale permette di porre attenzione alle esigenze specifiche delle organizzazioni e valutare eventuali rischi per l’utilizzo di tool di AI generative in un ambiente lavorativo non sufficientemente preparato per un impiego efficace degli strumenti digitali. Ricordiamo, infatti, che quando ci si affida all’Intelligenza Artificiale auto-generativa, non presidiata dall’essere umano, esistono dei rischi concreti legati ai temi della sicurezza e della protezione dei dati.
Non è sufficiente adottare tool AI per andare incontro a una reale innovazione e trasformazione, ma occorre avere il controllo degli algoritmi che sono alla base del machine learning, e quindi delle fonti di informazioni su cui questi si allenano progressivamente e che devono essere certe, istituzionali, istituzionalizzate e formalmente riconosciute.
Per cominciare, partire dalle persone
Uno degli step preliminari fondamentali per la riuscita di un progetto di trasformazione digitale è l’intervento sulle persone. Per rendere la popolazione aziendale pronta all’utilizzo dei tool di Intelligenza Artificiale diventa prioritario predisporre in azienda appositi piani di formazione e di Change Management che accompagnino i dipendenti verso un cambiamento strutturato. Diventano quindi fondamentali piani di up-skilling e re-skilling per far acquisire e aggiornare le opportune competenze digitali: un tema sempre più centrale e attuale nel mercato del lavoro italiano.
Le ultime stime di Unioncamere-Anpal fotografano, infatti, un livello di Digital Mismatch drammatico: il gap per la conoscenza di metodi informatici in Italia ha raggiunto il 47,7%. Supera il 47% anche l’applicazione di tecnologie 4.0, mentre per il 44% dei casi il possesso delle competenze digitali risulta critico.
Le aziende e il digital mismatch
Di fronte a un digital mismatch così elevato e diffuso a livello nazionale e strutturale, è importante sottolineare che lo sforzo per colmarlo dovrebbe essere sinergico e partire, non solo dalle aziende, ma anche dalle scuole e dalle istituzioni per avvicinare i giovani al mondo delle tecnologie digitali e delle discipline STEM. Per supplire allo scollamento fra le competenze acquisite durante gli anni accademici e quelle necessarie all’inserimento nel mondo del lavoro, in Fiven abbiamo investito in un progetto di Academy per contribuire alla specializzazione delle giovani risorse nelle materie digital-tech e colmare il divario tra domanda e offerta in ambito digitale, che sta avendo molto successo. Per noi l’Academy rappresenta un luogo aperto a tutti, dipendenti interni ed esterni, neodiplomati e neolaureati che desiderano prepararsi per l’inserimento professionale, a conferma dell’interesse che nutriamo verso il tema della formazione, prioritario per rimanere competitivi sul mercato del lavoro, sia per l’azienda che per il singolo lavoratore. Al di là dei singoli progetti frutto del lavoro delle imprese, risulta però prioritaria e importante una strategia comune fra pubblico e privato che dia un’ulteriore spinta per supportare le nuove generazioni nell’andare incontro a molteplici opportunità lavorative e costruire il proprio futuro professionale.
Un approccio consulenziale consente di porre grande attenzione anche ai temi di Change Management, tenendo conto delle esigenze specifiche di ciascuna realtà aziendale, e permette di “preparare il campo” per l’attuazione di ogni iniziativa e per l’erogazione di servizi che possano essere realmente innovativi.
L’impatto delle AI generative in azienda
L’impiego di soluzioni di AI generative mostra un enorme potenziale in termini di semplificazione ed efficienza dei processi, perché fornisce supporto nella gestione di azioni ripetitive e time-consuming consentendo alle risorse di dedicare il proprio tempo ad attività maggiormente strategiche. Ciò si traduce in maggior velocità d’azione, innovazione e competitività sul mercato.
Le soluzioni più utilizzate
Non sorprende che le Intelligenze Artificiali generative e, più in generale, tutte quelle soluzioni che prevedono l’uso della tecnologia applicato all’area di interpretazione del linguaggio, scritto e parlato (come, ad esempio, chatbot e soluzioni NLP), rappresentino la seconda categoria di AI maggiormente impiegate dalle aziende italiane nel 2022, con una quota di mercato del 28%.
Secondo l’Osservatorio del Politecnico sull’Intelligenza Artificiale nel 2022, questo tipo di soluzioni sono seconde solo a quelle applicate in ambito di Intelligent Data Processing, che rappresentano il 34% del mercato AI in Italia e si riferiscono all’analisi e all’estrazione di informazioni e dati, soprattutto per ciò che concerne modelli previsionali per la strategia aziendale dal punto di vista della gestione di investimenti e di budget.
È interessante notare come il mercato dell’AI in Italia abbia evidenziato una notevole crescita nel 2022, pari al 32% sul 2021 e raggiunto un valore pari a 500 milioni di euro. Un incremento confermato dal livello di diffusione di questa tecnologia nelle imprese: il 61% delle grandi aziende dichiara di aver avviato almeno un progetto di AI nel 2022 (+10% vs 2021). Restringendo il campo alle PMI, la percentuale di aziende con un progetto di AI avviato scende al 15% (valore comunque in crescita rispetto al 6% registrato nel 2021).
Guardando alle sole AI generative, l’elemento differenziante fra le soluzioni è il grado di comprensione del linguaggio naturale. L’utilizzo di un data set in lingua italiana per lo sviluppo di questo tipo soluzioni permette alle funzionalità di AI e Machine Learning di comprendere con maggior efficacia e accuratezza il linguaggio di testi, immagini e suoni e di interpretare in modo corretto e appropriato i flussi di dati interni a un’azienda, gestendo conversazioni bidirezionali con gli utenti, contribuendo alla risoluzione di problemi e fornendo previsioni e modelli utili ad automatizzare i processi lavorativi ripetitivi, velocizzandoli ed efficientandoli.
I campi di applicazione
I campi di applicazione che si prestano all’impiego di AI Generative all’interno di un’azienda sono diversi. Solo per fare degli esempi possiamo citare il comparto customer care, in cui i chatbot e i conversational agent possono contribuire alla gestione delle attività di helpdesk interagendo direttamente con i clienti per gli aspetti preliminari. Altro campo di applicazione è il mondo HR, sia per le attività legate alle fasi di recruiting, dove l’AI può supportare il lavoro umano nella lettura e valutazione dei CV, sia per quelle legate alla gestione delle risorse in azienda e all’analisi del sentiment.
Al netto delle funzionalità delle piattaforme disponibili sul mercato, però, per essere competitivi sul mercato il suggerimento per le aziende è sicuramente quello di investire nella digitalizzazione, prediligendo prima gli investimenti in servizi consulenziali piuttosto che in tecnologia stand alone, proprio per consentire una corretta implementazione dei tool, con conseguente apprendimento d’utilizzo da parte delle risorse. Solo in questo modo, le AI generative possono erogare il massimo del proprio potenziale e contribuire a una reale innovazione di modelli e processi.
